摘  要：本文运用超效率CCR-DEA模型对我国24家物流上市公司的效率进行了评价。超效率CCR-DEA模型解决了传统DEA评价无法对有效率单元(效率值1)再排序的弊端，可以对技术效率达到有效前沿面的物流企业进行进一步评价。研究发现，我国物流上市公司技术效率高的企业约占50%，与港口类物流上市公司相比，运输类物流上市公司的技术效率、纯技术效率、规模效率值更高；对于技术无效的公司，其技术效率低下的主要原因在于纯技术效率的低下，而不在于规模效率低下；在技术有效的公司中，中海海盛的超效率值在2006年，2007年都居于首位，其余公司两年的超效率排名多呈现出一定变化；物流上市公司效率受到区域经济因素的影响，经济发达地区物流上市公司的超效率更高。本文研究有助于物流上市公司通过效率比较，发现自身薄弱环节，以采取有效措施改善自身投入产出水平，提高物流效率。

关键词：物流上市公司；超效率CCR-DEA；技术效率

一、引言  

近年来，我国物流业发展迅猛。据中国物流与采购联合会统计，2007年全国物流总额270亿元，同比增长62.2%，增加值同比增长20.3%，增幅比上年同期提高5.5个百分点，物流增加值占服务业增加值的比例由17.1%提高到17.6%。大量有实力的物流企业涌现出来，按主营业务额排序的50强物流企业，2005年第50位营业额为1亿元人民币,2006年达到3.5亿元,2007年则达到6.2亿元^[1]。我国物流业的快速增长表明经济增长对物流需求越来越大，经济发展对物流的依赖程度也越来越高。但是物流成本过高依然是制约物流业乃至整个国民经济运行的瓶颈。2007年，全国社会物流总费用占GDP的比率达18.4%，明显大于发达国家水平，如美国10%左右。这说明我国物流处于一个较低的水平，有巨大的发展空间。自2005年我国物流业全面对外开放以来，跨国物流企业凭借雄厚的资本、先进的物流设施及丰富的物流企业管理经验大举抢滩中国大陆市场，使本来就处于较低发展水平的我国本土物流企业面临更加严峻的挑战。在这样的背景下，提高本土物流企业的效率，对于加快我国物流业的发展，推动中国经济建设、产业结构合理化和提高中国物流企业在国际市场上的竞争力都具有十分重要的现实意义。

物流企业效率问题实际上研究的是一个物流企业实现投入最小化或产出最大化的问题。从国内外相关研究看，分析物流企业效率的方法主要有参数化方法和非参数化方法。参数化方法主要有随机边界函数法(stochastic frontier approach, SFA)、自由分布法(distribution-free approach, DFA)和厚边界函数法(thick-frontier approach, TFA)^[2]。这些方法原理相似，主要差别在于误差的假设不同。一些学者曾运用这些方法对港口物流企业效率进行了评价，如Liu(1995)采用港口企业的人均工资、账面固定资产/总资产作为投入指标,总吞吐量作为产出,借助随机边界函数分析(SFA)建立了港口企业效率评价模型^[3]。参数化方法的特点是考虑了随机误差,但是假设的边界函数具有主观性,函数形式准确性对效率值有相当影响^[4]。